Depuração LLM: Analise logs e corrija alucinações de chatbot

Quando um chatbot de produção começa a gerar respostas incorretas ou sem sentido, encontrar a causa raiz pode parecer uma busca por uma agulha em um palheiro. Este curso ensina como inspecionar sistematicamente os logs do sistema para diagnosticar e resolver alucinações do Modelo de Linguagem Grande (LLM). Você passará de adivinhar por que um modelo de IA falhou para identificar com confiança erros em prompts, etapas de recuperação e saídas do modelo. Você aprenderá a ler logs estruturados, avaliar pipelines de geração aumentada por recuperação e aplicar correções direcionadas para restaurar a precisão do chatbot. O que você aprenderá: Entenda as causas fundamentais das alucinações do LLM e como elas se manifestam nos sistemas de produção; Analise os logs de aplicativos estruturados para rastrear consultas de usuários, prompts do sistema e respostas de modelos; Avalie as etapas de geração aumentada de recuperação (RAG) para identificar problemas de recuperações de dados e janelas de contexto; Aplique o prompt moderno ajustes de engenharia e instruções do sistema para minimizar saídas inesperadas;Configurar padrões básicos de observabilidade LLM para monitorar o comportamento do sistema e capturar erros cedo;Prática de cenários de depuração através de exercícios de análise de log passo a passo escritos. O curso começa com terminologia essencial, descrevendo a mecânica central dos LLMs e por que as alucinações ocorrem. A partir daí, você lerá arquivos de log realistas, dissecando erros passo a passo e explorando estratégias práticas de mitigação para manter seus aplicativos de IA confiáveis. Projetado para desenvolvedores iniciantes, especialistas em suporte técnico e entusiastas de IA, este curso não requer experiência avançada em aprendizado de máquina. Comece a ler hoje para dominar as habilidades essenciais de solução de problemas de LLM e manter seus chatbots de produção no caminho certo.